Melaya · Build high-trust AI agents for any workflow, and put them on your phone. The visual agent builder, with Device Control as its flagship: Claude Code, GPT, or Gemini operating your real phone apps, one verified action at a time, with your approval on every action.

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Le grind, automatisé.Les dépenses, contrôlées.

Les agents prennent en charge le grind : connexions quotidiennes, complétion de quêtes, collecte de ressources, routines de montée en niveau, sur autant de comptes que vous gérez. Vous définissez la boucle une fois dans le constructeur visuel, l'agent la répète selon un planning, et vous suivez la progression en direct. Tout ce qui dépense de l'argent réel attend votre approbation.

Voir les pipelines ↓
01
// Ce qui casse aujourd'hui

Le statu quo coûte plus cher que l'agent.

Trois douleurs que chaque équipe sales et BD encaisse chaque semaine. Chacune est ce dont tes reps se plaignent vraiment, pas ce qu'une page produit appellerait poliment.

  1. 01

    Les quêtes quotidiennes, le farming de ressources et la montée en niveau multi-compte représentent des heures de répétition pour quelques minutes de plaisir.

  2. 02

    Pour les business de comptes, cette répétition est l'essentiel du coût.

02
// Pipelines que tu peux construire

Compose. Approuve. Rejoue.

Chaque pipeline ci-dessous est une forme que tu câbles sur le canvas en utilisant l'équipe d'agents IA et les outils plus bas. Pas une feature qu'on livre pour toi, un pattern que tu configures.

P01

La boucle quotidienne, prise en charge

Connexions quotidiennes, complétion de quêtes, collecte de ressources, routines de montée en niveau, sur autant de comptes que vous gérez.

P02

Définir une fois, exécuter selon le planning

Vous définissez la boucle une fois dans le constructeur visuel, l'agent la répète selon un planning, et vous suivez la progression en direct.

P03

Porte pour l'argent réel

Tout ce qui dépense de l'argent réel met la session en pause pour votre approbation. Le grind est automatisé, les dépenses ne le sont pas.

03
// L'équipe d'agents IA

Équipe opérations jeu

Vrais personas de l'équipe d'agents IA operations. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.

Responsable Opérations

OperationsManager

Gère les définitions de boucles et les plannings par compte.

Opérations Data

DataOperations

Suit les ressources, les niveaux et les résultats par compte.

Analyste Reporting

ReportingAnalyst

Diffuse la progression en direct et rédige les résumés d'exécution.

Gestionnaire d'Incidents

IncidentManager

Stoppe la session en cas d'anomalie et maintient la porte de contrôle des dépenses.

04
// outils scopés

Uniquement les actions que tu autorises.

Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.

shared/tools/phone/

Lance le jeu sur votre vrai appareil : connexions, quêtes, collecte, montée en niveau.

phone_open_appphone_get_screen_treephone_tapphone_swipephone_batchphone_screenshot
shared/tools/database/

Maintient un registre local des comptes, des exécutions et des résultats.

sqlite_query
shared/tools/messaging/

Vous notifie quand une exécution se termine ou nécessite votre approbation.

discord_send_messagetelegram_send_message
shared/tools/core/

La porte d'approbation sur tout ce qui dépense de l'argent réel.

pause_for_human
05
// Trois couches de connaissance

L'équipe d’agents IA lit ce que tu lui donnes.

Chaque pipeline arrive avec trois couches d’accès à la connaissance. Combine-les par agent sur le canvas. Pas d’espace vectoriel partagé avec un autre client, pas de lecture surprise, pas de retrieval opaque.

L1

Static context

includeContext

Documents par pipeline ajoutés à l'input d'agents spécifiques à chaque run. Le brief ICP, le playbook, la grille de pricing, ou le corpus d'emails de deals gagnés. Tout ce qui doit être là avant que l'agent pense. Tu choisis quels personas reçoivent quels docs.

L2

Tool de retrieval RAG

rag_retrieve

Un outilscoped accordé par agent. Quand l'agent décide qu'il a besoin de plus de profondeur, il interroge le vector store du workflow à la demande. Même base de knowledge que Static context, accédée uniquement quand le modèle le demande.

L3

Mémoire cross-run

pipeline_memory

État au niveau du pipeline qui passe d'un run au suivant. La recherche d'hier est dans le scope du follow-up d'aujourd'hui. L'équipe d'agents IA se souvient de ce qu'elle a déjà prospecté, de ce qui a été approuvé, de ce qui a été envoyé. L'audit log est la base de knowledge de second ordre.

07
// FAQ

Les questions qu'on reçoit chaque semaine.

L'agent peut-il dépenser de l'argent dans un jeu ?

Seulement avec vous. Tout ce qui dépense de l'argent réel met la session en pause et attend votre approbation.

Sur combien de comptes peut-il opérer ?

Autant que vous en gérez. Définissez la boucle une fois, planifiez-la par compte, et suivez la progression en direct.

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